微腔类器官阵列的逐微组织图像筛选流程
在微腔阵列培养类器官，用活死荧光分割、对照和多参数分析评价药物相关表型。
用途与模型
- 研究用途
- 为抗癌候选筛选保留单个患者结直肠癌类器官的形态与存活特征。
- 模型与细胞来源
- 患者来源结直肠癌类器官；HCT116 细胞系球体另作微组织示范。
- 方法版本
- 2020 年同文公开补充中的图像筛选流程
- 实验形式
- 悬浮微腔阵列，CellProfiler 图像分割与 KNIME/R 分析。
材料与平台
- 培养与对象
- 聚合物水凝胶微腔承载胃肠道微组织，原研究使用患者结直肠癌类器官进行药物筛选。
- 信号与对照
- Calcein-AM 与 EthD-1 图像，DMSO 负对照及藤黄酸阳性对照；各层对象对应到所属微组织。
- 特征与判定
- 先检查照明和分割伪影，再用单变量及多变量 Z’ 指标选择特征。板内 LDA 评分超过负对照均值加 3 倍标准差时列为命中，PCA 与聚类另用于比较多参数表型。
测量指标与分析
- 微组织与活死细胞图像特征
- 对照分离与 Z’特征选择
- LDA 命中评分
- 多参数表型投影
图像对象与条件/技术/生物重复分层汇总；命中评分与多参数表型分开处理。
研究设计与结果
方法可行性研究
- 研究设计
- 在原研究抗癌候选筛选中使用图像分割、对照与降维流程；afuresertib 浓度另显示三维特征投影。
- 测试范围
- 以单个微组织和其活死细胞为图像对象，按条件、重复与图像汇总。
- 参照体系
- DMSO 负对照和藤黄酸阳性对照；不同药物处理的多参数表型。
- 研究结果
- 原研究实施患者结直肠癌类器官抗癌候选筛选，提供图像分析流程；afuresertib 示例展示形态/活/死三个维度的浓度投影。
适用条件与研究局限
- 图像中的形态、活细胞和死细胞信号分别作为表型特征处理。
- LDA 评分用于命中筛选，PCA 和聚类用于比较多参数表型，两类分析分别处理。
来源与原文
- High-throughput automated organoid culture via stem-cell aggregation in microcavity arrays原始研究 · Nature Biomedical Engineering · 2020-06-08